生产是制造业企业的核心，因此，生产管理也是重要企业的重要内容。而同时，生产管理关系到企业的制造成本，进而关系到企业的成本优势、竞争力与盈利性，也关系到企业产品的质量和企业的品牌声誉。进行生产管理能够让员工负能量少，积极性提高，流失率低，快速建设号项目。实现公司项目多元化。

因此我们提供了一个生产管理数据分析的解决方案便于参考，让您通过鼠标点击和拖拽就能够轻松地掌握生产管理的基础数据查询和生产综合分析，如生产车间分析、生产成本分析、生产产品分析、生产驾驶舱等，进一步体会到生产管理数据分析的妙用。你也可以再利用我们提供的数据自己再尝试性做一些生产管理数据分析的模板。

一、方案内容

本方案将给大家着重分享以下企业生产管理数据分析方面的内容干货：

1.如何快速搭建生产管理数据分析平台？

2.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成基础数据查询？

3.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成生产综合分析？

4.如何让业务领导直接基于生产数据快速完成即席数据分析？

5.如何让企业生产管理数据分析成果实现团队协作共享？

二、方案效果及实现说明

1.如何快速搭建生产管理数据分析平台？

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加生产管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些生产管理数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在生产管理业务包中添加好生产事实表、生产车间维度表、生产品类维度表和生产仓库维度表，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的生产管理业务包的权限分配给业务部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将对应授权人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成基础数据查询？

数据底层搭建完，就可以使用分配好数据权限的账号登录平台，快速新建仪表板做基础数据分析了。

以生产订单查询为例，我们通过拖拽出一张明细表组件，将所需的生产订单信息字段拖拽即可生成生产订单明细。然后添加生产车间、生产产品、流水订单号等常用的过滤控件，即可快速完成一张对生产基础数据查询表。

3.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成生产综合分析？

在这里，以其中两个模板为例，来展开生产综合分析的篇目。

a.生产车间对比分析

对于制造企业，最常见的生产分析之一就是对于生产车间的对比分析。通过不同车间的生产效率对比，让每个车间能都看到自己的KPI（此模板中指生产数量、同期数量及增长率）的对比情况，有助于建立一套自上而下的管理系统,明确各部门各人员的责任，从而有利于统一部署,分工协作、团结一致的完成生产工作，改变了过去单一行动、责任不明的状态,有助于整体联动的管理体系。

下方的明细表是我们通常在做基础信息分析时最传统和熟悉的报表展现。我们在做分析时往往可以通过一张明细表先把货物生产的基础属性拖拉出来，然后对其中所需要的字段进行进一步需要的加工处理。如对增长率在-10%~0的指标进行绿色预警，在0%~10%的指标进行红色预警，研究不同车间的占比组成，以及不同品类的车间贡献因子等。

b.生产驾驶舱

这里以化工企业的生产驾驶舱为例。生产驾驶舱（看板）是管理可视化的一种表现形式，即对数据、情报等的状况一目了然地表现，主要是对于管理项目、特别是情报进行的透明化管理活动。通过各种形式如标语/现况板/图表/电子屏等把文件上、脑子里或现场等隐藏的情报揭示出来，以便任何人都可以及时掌握管理现状和必要的情报，从而能够快速制定并实施应对措施。

4.如何让业务领导直接基于生产数据快速完成即席数据分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的生产管理数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析统计结果。

可以看到轻松拖拽就可以马上完成可视化，实现快速分析。

5.如何让企业生产管理数据分析成果实现团队协作共享？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将生产管理数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上文所述的生产车间对比分析为例，那么通过FineBI可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如这边想把它分享给领导，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的生产车间对比分析模板点击分享给对应的Tom，然后点击确定即可。这样一来，对应的Tom登录之后就完全能够使用该模板。

最后，具体的实操，大家可以下载FineBI尝试下。

在企业经营数据分析中，财务数据是不可或缺的组成部分。而财务数据中通常以资产负债表、利润表、现金流量表三张表为最基本也是最重要的数据表，今天主要跟大家分享自己在企业财务数据相关常用的数据分析经验和方法，欢迎大家共同交流学习进步。

——本文数据分析工具为FineBI V4.1

一、基础财务数据表

在这之前我们先来初步看看资产负债表、利润表、现金流量表这三张基本财务数据表的业务含义，以及之间存在的业务关联关系。

1.资产负债表

资产负债表主要包含企业经营在每个会计期初和期末期间总的资产现金（企业还有多少现金，至少还能换取多少现金）、总体负债情况（企业目前欠了多少债务）以及股东等企业所有者的权益（股东投资金额以及累计盈亏情况），通常用于反映企业资产结构、偿债能力、管理水平、利益归属等情况，类似于某个时间点用照相机给企业拍摄的一张企业经营总览照片。

2.利润表

利润表主要包含企业经营在一段时期内的效益能力，如企业营业收入、营业成本、净利润等信息，通常用于反映企业的盈利能力和产品竞争力，类似于某段时间内用摄影机给企业拍摄的一段盈利能力视频。

3.现金流量表

现金流量表主要包含企业经营在一段时间内生产经营、投资以及筹资活动中产生的现金流情况，通常用于反映企业的利润水平和企业健康情况，类似于某段时间内用摄影机给企业拍摄的一段现金流量周转视频。

业务关联关系

其中现金流量表中企业在进行经营、投资以及筹资活动中产生的企业资产现金流量周转，会影响到企业资产负债表中的总资产现金，同时也会在利润表中有所体现；利润表中的企业经营盈利情况，会影响到资产负债表中的企业股东的所有者权益。

我们在理解清楚了财务数据的基本逻辑关系之后就需要学习和掌握一些常用的财务数据分析方法了，否则即使对基本财务逻辑原理倒背如流，也很难通过财务数据的分析从而对企业的经营决策有所引导，下面给大家介绍同型分析、趋势分析、比较分析这三种常用的数据分析方法。

二、同型分析

首先来看看我们财务数据分析最常用的同型分析法，所谓同型分析其实本质上是一种结构分析方法。例如对于资产负债表，我们通常可以通过同型分析详细列明企业各项资金占据总资产的比重，分析企业的资产负债组成结构。另外对于财务数据中的利润表，我们同样也可以通过同型分析法观察各个项目在利润表中的结构占比，以及收入到利润的过程中每一个步骤所产生的损耗等。

这边我们来看一个对资产负债表做数据同型分析的实例：

我们通过FineBI的汇总表格，对资产负债表做数据同型分析，自动计算出每一项资产在总资产中的占比。从上图可以快速看出，企业的固定资产为59.67%，无形资产为1.57%，流动资产中存货、货币资金、应收账款、预付账款分别为5.19%、18.44%、13.56%、1.57%，也就是企业流动资产仅占据企业资产的38.76%，固定资产接近60%。这家企业固定资产如此之大，初步估计应该是一家传统制造型的企业。

另外我们来单独看这家企业流动资产中的应收账款，竟然占据了企业总资产的13.56%，这比例对于总资产来说已经是一个不小的数值了，说明这家企业的产品没那么好卖，也许正面临着较大的市场竞争，因为很多制造型企业往往和采购方签约有可能采取延后收款时间来获得更大的市场竞争能力。

最后看下这家企业的负债情况，企业总负债占据了62.01%，其中短期借款占比最大，占据了53.63%，其次是应付账款，为8.38%。股东权益方面总共占据了37.99%，其中最初企业股东共同投资的原始股本占据比例为33.52%，未分配利润占比为4.47%，盈余公积和资本公积都是0，总体来看企业经营效益并不是很好。

三、趋势分析

第二种财务数据常用的分析方法为趋势分析法，通常指的是将实际达到的结果与不同时期的财务数据中同类历史指标数据进行比较，从而确定财务经营状况、经营成果和现金流量的变化趋势以及变换规律的一种分析方法。通常对于企业的资产负债表、利润表、现金流量表来说，现金流量表经常需要通过趋势分析的方法来观察某一段时间内企业现金流量变化的走势。

我们来看看上图通过FineBI工具自动统计出的某企业现金流回款趋势数据，可以看出第一季度的销售合同金额数据比较小，这可能跟春节年初假期有关，导致企业该季度的现金流较少。另外在一年中5月份、7月份以及9月份是销售旺季，企业的现金流回款以及销售额都相对较好，第四季度总体企业合同金额和回款金额数据趋于稳定，12月份在第四季度的现金流中总体来说是最好的。

四、比较分析

最后给大家介绍的一种常用的财务数据分析方法为比较分析法，通常指的是通过两个或者两个以上相关指标进行对比，确定指标之间的差异，并进行差异分析或者趋势分析的一种数据分析方法。比较分析方法通常可以划分为三大类：

第一类是企业内部指标数据进行对比分析，例如企业各个地区的销售额可以进行数据比较分析，找出销售业绩相对较好的地区总结相关经验给销售业绩相对较差的地区进行优化整改。例如上图中我们可以通过热力地图快速感受到企业在北京、上海地区销售体量的重要性，但是同类地区例如广东的广州和深圳却并不突出，这个是企业决策层所急切需要关注的问题。

第二类是对于企业同一指标可以根据不同的时间形成多个指标进行对比分析，例如企业的销售额可以进行同比环比分析，结合预警小图标，快速观察出和去年或者上个月的销售业绩是否提升或者下降，找出对应时间可能存在的企业经营问题。

第三类情况下，除了和企业自身的经营数据做对比之外，我们还可以将自身企业的数据和同行业的同等或者优秀企业的调研参考数据进行经营数据对比分析，以清楚目前自己企业在市场上所处于的级别层次，选择和借鉴更加适合自己的企业经营方略。

五、数据分析总结

不论企业真实业务场景如何复杂多变，不仅仅是财务数据而言， 其实数据分析一种非常好的思维模式是：从单个核心指标出发，然后进行指标拆解，进而深层次多维分析，切片切块，通过同型分析、趋势分析、对比分析等数据分析方法定位到数据中的异常点，最终通过调整决策解决业务问题。因为只有坚持数据成为生产力的企业指导经营方针，不断完善企业数据多维可视化建设，才能让企业真正焕发生机，成为真正超越和引领同行业的领导者。

Excel的重度用户对这个话题肯定非常感兴趣。

因为每天重复以下事情，一天两天还好，时间长了谁都受不了。

收集数据、复制、粘贴、清洗数据、转换数据，然后用固定的处理逻辑，输出同样的结果

我把这些工作称为常规工作，属于必须做，做好不出彩，做不好有责任。

作为数据民工，每天要处理非常多的数据，深有体会。相比之下，我更愿意每天处理新的需求，分析异常业务情况的数据分析工作，显然这样的价值更高。

可如果大部分的时间已被常规工作占据，哪还有时间来做更有价值的事情？

把这些工作推给别同事？ —— 凭什么！拼手速、学快捷键节省时间？ —— 一切不能释放你双手的办法都不是好办法。

自动化是唯一的出路！把原先需要几十分钟，几个小时甚至几天的工作内容自动化。腾出了时间，才有机会搞更有价值的东西。

一说到自动化，很多人就想到Excel宏、VBA什么的，这可是编程呀，必须VBA吗？

误会啊误会，如果是这样，我今天就不写这些文字了。

从我自己在企业的数据工作经历来看，70%的自动化都不需要VBA，VBA我只用于处理一些极个别复杂的需求。大部分常规性的报表我们都交给更专业的报表工具去开发，尤其是固定式报表，这个自动化比例能达到90%，上手难度却只是VBA的一半。

举个例子，有一份每天早上需要发布的销量报表，老板的要求是：

1）从总体，区域，产品，城市，分公司视角

2）展示当天、当月、当年的销售情况

3）还要给出利润及利润率

4）除此以外，还要展示出营业利润额的趋势。

正常不出意外的情况下，这份报表每天要花2~3个小时汇总制作。用报表工具做自动化模板后，一键刷新，整个过程不超过5分钟，只需要翘脚等待刷新完成。

这个报表工具就是FineReport。

罗列几个能解决大家报表制作的痛点，也是它广泛为人所用的亮点：

1、 制作报表高效低重复，自动化；

2、 数据填报，数据自动更新汇总；

3、 可视化dashboard真是酷炫；

一、高效做报表，1张模板顶替数百张Excel

为什么能如此高效，关键在于他做报表的逻辑。

1、FineReport自动化模板的做表逻辑

常规我们用Excel做报表，是把数据从数据库导出来，复制粘贴到一张或多张表上，然后对这个表数据做处理，每天有数据，就每天手动复制更新。

而FineReport直接是通过连接数据库，读取数据字段来设计报表模板的，和数据库实时对接。制作模板处理的对象是数据字段（区别于Excel的单元格数据）。模板中一个单元格放一个数据字段，对数据字段进行求和、求平均等各种函数公式的运算。且当这个数据字段下的数据有新增时，设置自动刷新就能一键更新报表。

其实和excel类似，excel对一个单元格做公式处理，然后下拉。这边是直接对数据字段处理，省去了下拉的过程，展示报表时，自动扩展开来,就相当于报报表结果中的每一个数据，都变成能自动计算的公式。只要你改变数据源，它将像多米诺骨牌一样，自动进行。

以下是用FineReport做报表模板时的场景，做的时候可能是仅仅一行，但预览时却是扩展出来的密密麻麻的 “风景”，这里就要谈谈它的数据是怎么展开的，即扩展原理。

FineReport报表中单元格的扩展是有方向的，可纵向扩展，也可横向扩展，也可以不扩展。

单元格的扩展是针对某一个单元格，当报表主体中绑定了多个单元格时，单元格与单元格之间依靠父子格关系跟随扩展。子格的数据会根据父格的数据进行过滤分组显示，并且还会跟随父格的扩展方向而扩展。

2、三大类报表设计方式，基本能解决日常所有报表需求，并且一表复用。

1）普通模板设计，此者最常用。依靠着单元格的扩展与父子格的关系来实现模板效果，可进行参数查询，填报报表，图表设计等。比如交叉报表、行式报表、分组报表等等。（以上↑）

2）聚合报表设计，针对不规则大报表。适用于一张模板中显示多个独立模块的报表，几个报表块汇总在一起的复杂报表。（以下↓）

3）决策报表设计，就是表单，也是dashboard，用于弥补普通报表分页预览不能展示控件的问题。同时表单可以进行自由拖拽设计，自适应页面大小显示，自由制作驾驶舱可以更好的在各种大小类型的屏幕上展示，包括移动端、大屏。

以下举例一些常见的报表格式。

交叉表

行式报表

分组报表

自由报表

3、参数实现数据查询和过滤

在很多情况下，我们需要根据条件查询数据，过滤。在FineReport中，通过设置参数绑定数据字段和过滤的控件（单选框复选框等等），参数可用JS编辑更多复杂的情况，通过界面输入查询条件来控制报表显示的内容及形式，而后导出打印。

二、数据填报自动更新汇总

做报表的另外一个难题是有关数据源的提交，审批，更新，汇总。试想你有没有经历过每天守着点等大家发邮件送Excel，挨个保存、打开、汇总数据的麻木操作。回头数据出错，还要打回重新沟通，数据采集总是最难的。

填报就是向数据库中录入数据，用于固定格式固定条件的数据收集。就好比你注册头条时提交的邮箱、收集、用户名、密码，都会按照格式存放到数据库中。

填报也需要一个模板，类似于一个可写入的操作模式，操作流程如下：

填报模板由控件组成，文本控件、数字控件、密码控件、单复选框、网页、文件等等。控件对应着数据字段。有了填报，就可以收集数据，并且允许用户实现对数据库的增删改。出于数据质量和数据安全的考虑，还可以对填报进入的数据做校验操作。

三、可视化dashboard及分析

酷炫的dashboard都需要通过FineReport的表单（决策报表）来设计展现。通过拖拽报表块、图表块和各类控件初步设计界面。

不同于普通报表，普通报表是一个整体，无法实现局部刷新。表单是由各个组件组成，可以实现组件内刷新，即局部刷新。像动态大屏都是全局或者局部刷新的，所以需要用决策报表制作实现。

决策报表制作过程

新建表单：FineReport支持新建工作薄，即普通报表模板，还支持新建表单，两种设计模式；

拖入组件：FineReport表单支持多种不同的组件类型，包括报表块、tab块、绝对画布块、参数、图表和控件等等；

定义数据集：定义各个组件数据来源，图表组件数据即可来源于数据集，也可来源于单元格；

设置表单样式：即设置表单的显示样式。

2、数据可视化与交互

大家看到上述的可视化会好奇，这是什么图表制作的。其实大多由FineReport自带的H5图表。此前有提到FineReport良好的开放性，可让IT同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。

最后

以上便是FineReport一部分功能，篇幅有限，很多细节无法展开。

要说效率，最大的好处就是从数据库中读出数据自动产生报表，且一类报表做成一个固定样式的模板，每次只要同步一下，自动生产周期性的报表，如日报、周报、月报、季报等。 每次按照条件查询，Excel批量导出/打印，少了人力去一个一个用Excel统计汇总。

而且操作上，大多数功能FineReport都封装成模块了，包括写SQL取数，汇总筛选过滤等，基本上都有对应的功能键。像著名的资产负债表，如果按照以往写代码或者写复杂的SQL语句，就有点摧残生命了，而且那天书般的SQL语句要是出点错谁来查，如果数据来自多个源，那就彻底无法解脱了。

最后，对于新手，刚开始尝试这么做时，会遇到非常多的阻力。原因有两个：

做表的思维方式完全不一样，需要适应上手finereport自动化模板需要学习新的技能你需要不断的尝试和练习。但是，当你拥有这种思维方式，掌握相应的技能后，你将深深体会到它的威力，不过切记低调、低调。

还等什么呢？赶紧解放自己，get这个技能吧！

数据平台的建设可以当做一个产品来设计。从广义上来讲，所有以数据驱动为核心的都可以称为数据产品（如数据报表平台，DMP，BI平台），从狭义上来讲，就是公司内部的数据平台。今天我们要讨论的，主要是在公司内部搭建数据平台。

公司的内部数据平台，主要是给各业务提供数据处理、分析、展示，供内部所有部门人员使用的，涉及数据的收集（填报）、数据的整合、业务报表制作、业务员数据分析以及可视化数据展示，目的是让公司内部的所有业务都能通过数据来驱动和辅助决策。简单点讲就是通过数据平台来驱动公司内部的数据化运营。

那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据平台呢？

1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。

2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。如果设计的一张数据报表既要满足管理层的需求又要满足一线业务人员的需要，那么这样的数据产品体验很大可能是比较差的。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。

领导关注的报表（FineReport制作）

销售领导关注的指标明细（FineReport制作）

3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。（比如服装行业的“断码”，从领导层来讲，公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码；从仓库的仓管员角度来讲，仓库内的服装尺码不全就是断码；从门店的业务员角度来讲，客户需要的尺码当前门店无货就是断码）。公司的业务系统各有不同，数据口径不一，数据孤岛问题，导致数据的质量和结构也千差万别，越是这样，数据仓库的数据建设就显得尤为重要。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据平台的数据质量。

4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。BI侧重于分析，拿到数据可以自己拖拽维度来分析，不同于报表受模板框架的限制，涵盖简单的明细报表、分析报表和主题分析，制作要简单很多，大数据量的处理性能也强劲很多，代表：FineBI、Tableau.

下面我们就从实战的角度来加以阐述。

某公司是一家电商公司，那么该公司的各部门需要看哪些数据呢？首先收集日常常用的数据指标，哪些是经常要查询的，哪些是要日常填报的，这些在过往的经营中都有备案，好收集。这就构成了日常的基础查询类报表，这类报表最占大头。

其次，我们可以观察一下各部门的KPI是什么？下放到团队以及个人的KPI是什么？是否能以具体的数字来量化？如果对负责支持的部门的KPI不了解，就去寻求部门领导帮助（使用者最懂要什么），不落实指标如何能设计出好的数据报表？通常粗略的，例如采购部门的KPI基本就是销售额、订单数、销售毛利润、采购成本；运营部门的KPI就是新老用户述、留存率、复购率、用户流失、转化率，市场部门的KPI就是PV/UV、新客数，这就构成了各部门日常管理的报表。

那么知道各个部门的核心KPI后，下一步就是针对一些特定场景的主题报表。主题报表往往是记录某一事件，其中的指标都是相互关联的。

比如，我希望知道这个月我的绩效完成的怎么样？在团队内排名是提升还是下降？每个人的绩效结果明细是怎样的？——这就构成了日常考核报表。

又比如在分析产品时，需要重点关注某些产品的相对市场份额和市场增长率，则要建立波士顿矩阵分析，以便让资源有效地分配到合理的产品结构中（当然还有其他分析角度）——这就是品类分析。

产品分析（FineReport制作）

再从业务分析和使用场景入手，拿采购部门的小王来说，他是怎样看数据的呢？

每天早上，我希望知道昨天的销售情况怎么样？所以这时候应该设计一张基础查询报表给到他，这张数据报表应该具有以下功能和内容：

1.能够查看昨天以及过去各时段的数据；能够按照产品、地域来统计；能够与过往的平均值做比较，看看是不是某区域某产品的趋势上有大的变化，是不是广告投放，活动推广带来的，影响大不大。其次，每个月，每季度的数据是多少，能够选定时间段自动展示。

请点击此处输入图片描述

2. 指标越丰富越好，如果销售额下降了，看看是不是订单数下降了，订单数没变是不是客单价的问题，是由于商品结构的原因还是活动门槛调整导致的。

3. 数据分析的能够下达的粒度越细越好。比如数据粒度可以从全国下钻到省份，从省份下钻到城市，这样交易额下降了就能知道是哪个省哪个城市出了问题？就能针对性的解决。

请点击此处输入图片描述

经过以上几个步骤，即可形成平台雏形，形成规划文档。但一个数据平台，无论前期规划得多么丰富，也不可能一蹴而就。公司的业务在不断变化，分析的内容也越来越丰富，在这过程中总需要不断磨合和调整，只有不断完善之后，才能形成一个更加量身定制的实用平台。

小编有一些文档、表格、PPT模板，比如考核表、年终总结、年会，什么的，有需要的小伙伴可私信或评论索取，么么哒~求关注、求评论、求包养，么哒哒~

今天教大家用WPS表格的图表画出已知曲线的切线

那么这个功能要如何实现呢？

我们先看一下最终效果图：

想学的同学打起醒精神来，我们一起往下看：

1.用WPS表格作出曲线图：在WPS表格工作表中输入一组 x 值，一组 与之对应的y值，选中所有数据，如下图所示（A2-A9为x值，B2-B9为y值）

2.选中A,B列-插入-图表-散点图

3.选中数据--右键--添加趋势线，然后双击趋势线，把趋势线的类型改成“多项式”，勾选“显示公式”

4.求算切线方程：

例如求曲线上（1，3）这个点的切线，记为切线1，首先（1，3）这个点是切点，即该点即在曲线上又在切线 1 上，而切线 1 的斜率可以通过对曲线方程求导而求得，k1=y′=2×2x=4x=4×1=4，然后通过点斜式即可求得切线1的方程：y=4x-1。同理，按同样的方法亦可求出其他点的切线

5.用求出的切线1的方程，在相应单元格输入函数：y=4*A2(A2代替x值)-1记得求出切线y值：

6.右击曲线图空白处-选择数据-系列--添加，然后把切线的x值和y值数据区域编辑后生成即可：

7.最后给切线方程也加上趋势线即可达到相应效果：

以往我们做报表，都是用基础的excel，进阶一点用数据透视表做个分析，甚至会写几个VBA宏就已经很高大上很能提高效率了。

比如以前小编在市场，需要汇总13个中国大区的销售和客户数据，汇总，做销售分析表，月度的，季度的。最后还要做一个类似dashboard的可视化贴到PPT中，合着我就是一个做报表和PPT的，无论是个人还是这个岗位的价值都无处体现。

其实，在做报表的过程中其实我也在偷偷学习着业务。譬如我发现华中地区每个月末月初，都有个销售低点，呈现一种“月初放松，月末刹车”的状况，数据走势与其他地区显然不同，想和领导反映，但领导关注的只是当月当季度的总结果，期间的数据从无关心，其实，数据分析是可以追踪销售细节的。

一直想做的事到之后一家公司有了体现。公司的信息化相对完善，有正规的报表系统。常规业务报表交由信息部开发，做成固定报表，自动导出发送邮件。一张报表如果做了参数查询功能的话能抵几十张手工作业报表，这解决了以前大量手工做报表的通病。

但是，经常要费很多时间去和IT沟通业务逻辑，这个数据字段代表什么，数据缺失怎么办。当时已经了解到市面上有另外一种自助式的可视化产品BI，在做数据报表方面更加便捷，比方说Tableau、FineBI、PowerBI等等。

但最后考虑到我们没有ETL的技能，而且数据上面还有一些规范化的操作，所以数据处理的工作还得交由IT搞定。多数工具中也只有FineBI有数据和报表管理的权限，更加适合我们的情况，于是选择了FineBI。IT部门准备数据，给我开放数据权限，拿到数据我自己做分析。

那FineBI是什么？

这是一个可视化的自助式BI工具，整个操作就是导数据/连数据库——处理数据（可视化ETL）选择图表——拖数据字段——可视化展现&美化，操作简单上手快。长久以来，对于个人，我一直是拿他当可视化报表工具，其实用得好，它可以对接企业大数据平台，做企业数据运营分析用。

用了将近两个月，令人惊艳的是它的效率，对得起“自助”这个词。让我即使是一个菜鸟小白，也不怕做不出好看实用的可视化报表，开发一个模板也再也不需要花一个上午，最快的完成一张分析模板不过5分钟。

今天在这里主要分享5个关于finebi快速做可视化报表的心得，学会这5招，即使你刚接触数据分析，刚接触可视化，也能够在短时间内“套”出自己想要的好看实用的报表。他的高效自助性主要体现在这4个方面……

一、依法炮制

推荐场合：单报表开发

推荐技能：组件复制、指标复制

1、指标复制

推荐指数：★★★★☆

最开始，我并不懂得怎么做数据分析报表，只会按着领导的要求把指标陈设好，但是有时碰到类似下面这些指标的时候，就很头疼。下面的指标大家看着都很熟悉，对比分析是我们在数据分析时经常用到的分析方法，希望比较某指标和昨日值、同期值、年初值、环期值或者目标值之间的差值及其变化率，但是传统的报表开发通常需要反复添加同一个指标，如下面的”当日存款金额（万）“，然后再对该指标做不同日期过滤得到结果。

作为一个爱（会）上（偷）进（懒）的小白，自然是学点技能节约开发时间。对于这种简单重复的工作，则可以用”指标复制“这一功能快速复制已有指标及过滤条件，简单修改过滤条件，就可以轻松提高开发效率。

2、组件复制

推荐指数：★★★★★

单个图表组件的效率提升之后，自然我就开始琢磨着怎么提高不同图表组件的开发效率。有的时候会碰到不同组件但是极其类似的分析需求，以下面为例。

我们想做公司下属三个大区的趋势分析，放在一起做比较。现在费了九牛二虎之力做好了“南部大区的趋势分析”，并结合实际业务对其中一些关注的关键因素做了以下处理：

①只希望看到南部大区的相关数据

②起租金额最高的日期进行奖牌标记

③在起租金额平均值以下的日期进行字体标红警示

④起租金额在130~150范围内的日期进行标蓝处理

⑤格式与数量级优化，数据标签优化等样式优化

个人对这个南部大区的趋势分析感到满意，接着需要再对东部大区和中西部大区做同样的趋势分析以及对关键因素进行标记。这时不需要把以上5个步骤再设置一遍，只要用上“组件复制“这一神技，然后更换下过滤条件，10秒钟就完成了东部大区的趋势，完全省去了以上一系列繁琐重复的工作，简直不能更便捷！

我们甚至可以直接用“组件复制”的这个神技分分钟开发出下方这个酷炫屌炸天的租赁大屏，美滋滋。

二、移花接木

推荐场合：多报表开发

推荐技能：组件复用、指标复用

后来，我进阶了，又开始了进一步的学（偷）习（懒）之旅。

当我们开发了多张报表后，通常在新开发的报表中需要对某些指标反复使用（尤其是计算指标或者做了很多条件限制的复杂指标），同时对某些指标也总是需要重复进行相似的分析。这个时候我们会特别希望能够直接把已经开发的报表的指标或者分析图表拿过来，直接在新开发的报表中使用。换句话说，我们希望对于任何指标的相同条件过滤、计算或者分析，我们都只要进行一次，就可以达到一劳永逸的效果，不用再做任何重复的工作。这么美妙的功能，就可以通过组件复用和指标复用实现。

举个例子，管理员在公司系统挂出了一个十分酷炫的互联网大屏驾驶舱，这么欧气的分析模板，我们自然是要沾沾光的。正好领导要我做一个关于流量的渠道分析，我是一脸懵逼，不知道应该用哪些数据进行分析，也不知道该怎么进行分析，自然而然地想借鉴下驾驶舱中对流量的渠道分析部分，当然能直接拿过来用就更好了。嗯，好了，且看我怎么分别用组件复用和指标复用两种方法快速地套出我的报表。

3、组件复用

推荐指数：★★★★★

我需要用到驾驶舱中的折线图”浏览量趋势“、饼图”一级渠道“、饼图”二级渠道“以及雷达图”城市访问/跳出“，秀的时间到了，我花了30s做出下面这个”流量-渠道分析“模板。

只需要在组件复用中把”互联网大屏驾驶舱“模板中对应的四个组件拖入到现在的模板，就可以自动生成新的分析图表。爽歪歪。

4、指标复用

推荐指数：★★★★

再后来，我的数据分析思维提高了，觉得驾驶舱中对于用户流量的分析不够到位，我有一番我的分析见解，可以拿着相同的指标做更好的分析，但是我又不知道这些指标是存放在数据库的哪里，我该去哪里才能找到它们。

这个时候就能用上指标复用了，在我想做的分析图表中，将驾驶舱中的指标拖过来直接用，马上就生成了另外一个分析图表。像下面的气泡图，比驾驶舱中的还要酷炫。

具体操作的过程如下：

三、他山之石

推荐场合：跨用户开发

推荐技能：模板复用

毕竟数据分析是个长期的事情，有时因为数据分析思维的局限导致了我实在对做报表束手无策。隔壁部门的“陈独秀”前辈在可视化数据分析方面是个有多年经验的老手了，经常在会议上看到他做报告时逻辑严谨，可视化报表也做得令人啧啧称赞。抱着虚心学习的态度请教了他，他也毫不吝啬地把他认为很有价值的分析报表通过“模板复用”直接分享让我学习同时让我瞻仰一下：“好东西就是要拿来分享啊”。精辟！膜拜！

5、模板复用

推荐指数：★★★★★

学会这招之后，我好长时间不做模板了，嗯，时不时就去“陈独秀”那里拿些模板（开个玩笑：D）。

写在最后

上面5个技能能大幅度节约我们开发的效率，很快地套出我们要的模板，可以最大程度地利用和共享已经做好的资源和报表，。不过，对于刚入手的小白们来说，最重要的还是要慢慢提高自己数据分析的技能和思维，这才是根本啊。

推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python

某某日报

某某，您好：

现将XXX昨日基本运营情况简单汇报如下：

昨日网站来访350人，访问414次，浏览697页。

昨日获得询盘28个。

昨日新增线索26条。

昨日公司新增订单15个，合同额242981元，收款214981元。

详细日报

某某，您好：

昨日基本运营情况简单汇报如下：

一、流量及消费情况

1、网站访问量为人，访问页面为个，人均访问页面为个；

2、百度搜索推广：消费元，广告展现，其中人点击进入了网站，平均点击价格为元；

3、360搜索推广：消费元，广告展现，其中人点击进入了网站，平均点击价格为元

4、移动搜索推广：消费元，广告展现，其中人点击进入了网站，平均点击价格为元

二、在线客服监控分析

昨日公司客服应在线时长为小时，实际在线时长为小时，根据8小时工作制来计算，客服在线率仅达%。

三、询盘情况分析

昨日共发生询盘个：

（1）在线询盘总数为个，有效对话个，客服未回应个，有效线索个；

（2）400电话询盘总数为个，已接通个，未接通个；

询盘关键词：关键词一、关键词二、关键词三、关键词四

以上为昨日基本运营的全部内容。感谢您对我们工作的支持！

先介绍日报的自动化。一般日报都较为简单，主要是通报企业运营的一些关键指标的完成情况，通报的指标、内容都基本固定，所以可以把日报模板化、自动化。日常工作中，制作日报的流程大致是这样的：首先、登录公司数据库提取数据，并复制到Excel中进行相应的处理及绘制图表，然后再把绘制好的图标复制到Word文档中，编辑通报正文，最后以邮件正文的形式发出。其实这样一个过程可以完全实现模板化、自动化。

Excel日报自动化原理如下：

通过VBA语句，从数据库自动提取前一日相应的关键指标数据，并自动追加到一张名为“数据源”表中的对应位置，实现一键自动提取数据；在数据转化区中，根据指定的日期条件，动态引用“数据源”表中的相应数据，并自动绘制图表、组合通报文字；在日报正文区中，引用相应的组合好的通报文字与绘制的图表；通过控件选择需要通报的日期，并自动生成相对应日期的日报文字。

下面以“用户明细”、“订购明细”表作为日报数据源，介绍Excel日报自动化的实现。

1、确定报告的分析框架。不论是专题分析报告，还是月报、周报、日报，每份报告都需要有层次清晰的分析框架，以便读者一目了然、正确、快速地理解报告内容。可以使用之前介绍的“5W2H分析法”确定思路、搭建分析框架。

2、建立数据模板。一个良好的数据规划习惯，不仅可以令数据井井有条，而且能降低数据处理的复杂程度，节约数据处理时间，提高工作效率。建立数据模板、实现Excel日报自动化，需要准备三张表：

“数据源”表：用于存放每日通报所需的关键指标数据；“数据转化“表：用于动态引用”shujuyuan “表中的相应数据，并进行相应的数据转化，最后自动绘制图表，组合通报文字。”日报正文“表：根据分析框架，组织引用”数据转化“表中相应的组合好的通报文字与绘制好的图表，并呈现日报。

首先，建立日报所需的”数据源“表，把日报需要通报的关键指标都整理进来，如图：

接着，建立”数据转化“表。这张表用于动态引用”数据源“表中相应的数据，并自动绘制图表，同时进行相应的数据转化、以及通报文字的自动组合。通常情况下，”数据转化“表主要有图表数据区、柱形图、通报数据区、通报数据转化区、通报正文区、日期下拉控制控件六大要素组成，进一步可归纳为控件、图表、文字通报三大类。

2.1、控件控制

在【开发工具】选项卡中，插入【表单控件】中的【组合框】，通过拖拽可绘制出一个下拉框。右击【设置控件格式】，设置

”数据源区域“为”数据源!$B$5:$B$126“，设置”单元格链接“为”数据转化!$F$2“，这样，”数据源“表中的所有日期，都可以在下拉组件中显示出来。

2.2、数据动态引用

用鼠标选中”数据转换“表中A3：E6单元格区域，单击【fx】插入函数OFFSET

OFFSET函数以指定的引用为参照系，通过给定偏移量得到新的引用，返回的引用可以是一个单元格或单元格区域，并且可以指定返回的行数或列数。在函数对话框中，进行以下设置：

设置完函数参数后，按【Ctrl+Shift+Enter】组合键，即可得到根据空间输出数值调用的数据区域。

2.3、文字通报组合

图表数据动态引用以及图表绘制完成后，接下来需要组合通报文字了。我们需要准备”通报数据区“、”通报数据转化区“、”通报正文区“三个数据区域。

”通报数据区“与”图表数据区“作用类似，就是实现根据控件所输出的数值去引用相应的数据；”通报数据转化区“就是将”通报数据区“转化为所需要的文本格式，并在各数据之间插入相应的连接词语，以便下一步进行文字的连接组合；”通报正文区“就是将”通报数据转化区“已转化好的数据连接词语，一次连接组合起来，形成一段完整的通报征文。

通报数据区的数据引用和设置如下：

当日、昨日数据可分别直接引用”图表数据区“B6:E6、B5:E5的数据；环比数据可通过公式”当日/昨日*100%“计算得到；累计数据则需要采用VLOOKUP函数根据控件输出的数值，从”数据源“表匹配相应的数据，匹配公式为：=VLOOKUP（$F$2+3,数据源!A:H,8,0）。其他累计公式以此类推。

通报数据转化区的关键，就是数据的文本转化：

根据数值大小，将的那个日、累计数据转化为带有相应单位的文本数据。例如，订购用户数28284转化为订购用户数2.8万，可采用TEXT函数；将环比数据进行文本转化，需要先对环比数据取绝对值，然后再进行文本转化：”=TEXT(ABS(L4),"0.0%")“;用if函数对环比数据进行判断，根据结果相应赋予”上升、下降、持平“的文字，例如”=IF(L4>0,"上升",IF(L4在各个转化后的文本数据之间加入连接词语，为下一步通报征文连接组合做准备，使其形成一句完整的通报正文。

通报正文区就是将”通报数据转化区“已转化好的文本数据及连接词语，以此连接组合起来，形成一句完整的通报正文，我们可以采用CONCATENATE文本连接函数或者”&“文本连接符进行连接，如果需要连接的单元格较多时，建议采用CONCATENATE文本连接函数，这样做简单方便会计，不易出错。

3、建立”通报正文“表。整理好”数据源“表与”数据转化“表后，接下来就需要把每条通报征文与图表一一对应起来，按事先拟定的分析框架进行整理。

新建一张工作表，并命名为”日报正文“；在A1单元格处输入通报标题，合并A1：H1单元格，并设置字体大小及排版大小；添加日期下拉输入空间，可直接复制”数据转化“表中已设置好的下拉控件；输入、设置通报正文，例如在B4单元格输入”一、用户规模“，在B5单元格输入”=数据转化!I18“，将新增用户数柱形图复制到B5单元格所在的行的下方，图表数据会随原图表数据的更新而更新，其他正文的设置也如此；可隐藏通报正文范围外无须用到的单元格区域，例如要隐藏I列及其以后的列，那么用鼠标选中I列，同时按下【Ctrl+Shift+左箭头】，并单击鼠标右键，选中隐藏即可；如果希望隐藏行、列标题，可通过【文件】-【选项】-【高级】,找到【显示行和列标题】的复选框，去除勾选即可。

最后效果如下：

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——>end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等